ANALISIS SENTIMENT PUBLIC DARI APLIKASI TWITTER MENGGUNAKAN METODE NAÃVE BAYES CLASSIFIER TENTANG KOMENTAR PEMAKAIAN MASKER
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Pasir Pengaraian
Author
MULYANA, PUTRI
Subject
004 Data Processing, Computer Science/Pemrosesan Data, Ilmu Komputer, Teknik Informatika
Datestamp
2023-10-14 04:08:27
Abstract :
Twitter merupakan jenis media sosial microblogging yang memfasilitasi pengguna untuk menulis dan memublikasikan aktivitas serta atau pendapatnya. Analisis sentimen adalah proses penggalian polaritas rakyat pendapat subjektif dari teks bahasa alami biasa. Ada dua metode dasar yang ada, yang pertama adalah tingkat dokumen dan yang kedua adalah tingkat kalimat. Dalam tingkat dokumen, análisis didasarkan pada lengkap dokumen, sedangkan di tingkat kalimat, analisis adalah dilakukan pada tingkat kalimat. Penulis memilih data minning sebagai penyelesaian dalam Analisis Sentimen Public dari Twitter. Pada penerapannya data minning akan menggunakan sebuah metode yang dapat membantu pengolahan data-data yang diinputkan. Metode yang akan digunakan pada penelitian ini adalah Metode Naive Bayes. Metode Naïve Bayes adalah merupakan pengklasifikasian dengan metode probabilitas dan statistik yang dikemukakan oleh ilmuwan Inggris Thomas Bayes. Naive Bayes didasarkan pada asumsi penyederhanaan bahwa nilai atribut secara kondisional saling bebas jika diberikan nilai output. Dalam kasus ini yaitu dengan menghitung masing-masing nilai probabilitas dari tiap analisis sentiment tersebut sehingga diperoleh nilai probabilitas tertinggi yaitu pada sentiment netral dengan jumlah nilai 0,0033 sehingga komentar tersebut diklasifikasikan ke dalam kelas netral.
Twitter merupakan jenis media sosial microblogging yang memfasilitasi pengguna untuk menulis dan memublikasikan aktivitas serta atau pendapatnya. Analisis sentimen adalah proses penggalian polaritas rakyat pendapat subjektif dari teks bahasa alami biasa. Ada dua metode dasar yang ada, yang pertama adalah tingkat dokumen dan yang kedua adalah tingkat kalimat. Dalam tingkat dokumen, análisis didasarkan pada lengkap dokumen, sedangkan di tingkat kalimat, analisis adalah dilakukan pada tingkat kalimat. Penulis memilih data minning sebagai penyelesaian dalam Analisis Sentimen Public dari Twitter. Pada penerapannya data minning akan menggunakan sebuah metode yang dapat membantu pengolahan data-data yang diinputkan. Metode yang akan digunakan pada penelitian ini adalah Metode Naive Bayes. Metode Naïve Bayes adalah merupakan pengklasifikasian dengan metode probabilitas dan statistik yang dikemukakan oleh ilmuwan Inggris Thomas Bayes. Naive Bayes didasarkan pada asumsi penyederhanaan bahwa nilai atribut secara kondisional saling bebas jika diberikan nilai output. Dalam kasus ini yaitu dengan menghitung masing-masing nilai probabilitas dari tiap analisis sentiment tersebut sehingga diperoleh nilai probabilitas tertinggi yaitu pada sentiment netral dengan jumlah nilai 0,0033 sehingga komentar tersebut diklasifikasikan ke dalam kelas netral.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
